{"id":15631,"date":"2021-12-28T15:51:53","date_gmt":"2021-12-28T14:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=15631"},"modified":"2022-03-28T07:59:26","modified_gmt":"2022-03-28T05:59:26","slug":"fraunhofer-institut-veroeffentlicht-vorgehensmodell-fuer-ki-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/fraunhofer-institut-veroeffentlicht-vorgehensmodell-fuer-ki-engineering\/","title":{"rendered":"Fraunhofer-Institut ver\u00f6ffentlicht Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Engineering"},"content":{"rendered":"
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Das Fraunhofer IOSB hat in Zusammenarbeit mit dem Karlsruher Kompetenzzentrum f\u00fcr KI-Engineering, kurz CC-KING, ein Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Engineering entwickelt. (Bild: Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Die Herausforderungen im KI-Engineering entstehen aus den Eigenschaften von KI-basierten Methoden: Die Leistungsf\u00e4higkeit von technischen Systemen, die Methoden des maschinellen Lernens (ML) nutzen, kann im Voraus oft nur schlecht eingesch\u00e4tzt werden. Dies erschwert verl\u00e4ssliche Aussagen \u00fcber Sicherheit und Zuverl\u00e4ssigkeit. Dem steht ein gro\u00dfer m\u00f6glicher Nutzen gegen\u00fcber: Erfolgreich eingesetzt, k\u00f6nnen datengetriebene Verfahren Entscheidungen h\u00e4ufig schneller und besser treffen als es mit klassisch entwickelten Verfahren m\u00f6glich w\u00e4re. So unterst\u00fctzen sie den Menschen, entlasten und erg\u00e4nzen ihn. In der industriellen Produktion f\u00fchren ML-Verfahren zu qualitativ hochwertigeren und damit langlebigeren Produkten, steigern die Ressourceneffizienz oder erm\u00f6glichen vorausschauende Wartung. Im Bereich der Mobilit\u00e4t k\u00f6nnen ML-Verfahren die Fahrsicherheit erh\u00f6hen, z. B. durch Notbremsung in Gefahrensituationen, und so Leben retten.<\/p>\n

Um KI-basierte Komponenten effektiv und effizient in bestehende oder neue Anwendungen zu integrieren, ist ein systematisches Vorgehen essentiell. Etablierte Vorgehensmodelle des Systems Engineering sind f\u00fcr komplexe technische Systeme gedacht. Der Einsatz von KI und ML bringt jedoch neue Herausforderungen, auf die ein dediziertes Vorgehensmodell explizit eingehen sollte.<\/p>\n

KI-L\u00f6sungen systematisch entwickeln und betreiben mit KI-Engineering<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae (eine eingetragene Wortmarke f\u00fcr Produkte der Nizza-Klassen 9 und 42), das Process Model for AI Systems Engineering, ist speziell f\u00fcr die Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Systemen gedacht. Es kombiniert Vorgehensweisen aus der Informatik und datengetriebenen Modellbildung mit denen klassischer Ingenieurdisziplinen, um die Herausforderungen zu \u00fcberwinden. AI Systems Engineering, \u00fcbersetzt KI-Engineering, nennen die Wissenschaftler*innen den interdisziplin\u00e4ren Ansatz, an dem sie seit Mitte 2020 arbeiten. „Mit KI-Engineering wollen wir die Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten L\u00f6sungen systematisieren. Nur wenn KI-Methoden aus ingenieurtechnischer Sicht verl\u00e4sslich eingesetzt werden k\u00f6nnen, bietet sich die Chance, das hohe Wertsch\u00f6pfungspotenzial zu heben“, sagt Prof. Dr.-Ing. habil. J\u00fcrgen Beyerer, Leiter des Fraunhofer IOSB und des wissenschaftlichen Direktoriums in CC-KING, dem Karlsruher Kompetenzzentrum f\u00fcr KI-Engineering. „Mit PAISE\u00ae haben wir ein Instrumentarium geschaffen, das insbesondere auch kleinen und mittleren Unternehmen einen praktischen Leitfaden an die Hand gibt, um dieses Ziel zu erreichen.“<\/p>\n

In der Entwicklung kann es schwierig sein, die Performanz eines cyber-physischen Gesamtsystems mit KI-Anteilen vorab abzusch\u00e4tzen. „Damit k\u00f6nnen auch zu einem sp\u00e4ten Zeitpunkt noch \u00c4nderungen am High-Level Design des Gesamtsystems notwendig werden“, sagt Constanze Hasterok, Wissenschaftlerin am Fraunhofer IOSB und Editorin des PAISE\u00ae Modells. „Dieser Effekt tritt unter anderem dann ein, wenn die finalen ML-Modelle mit Daten aus dem echten Betrieb trainiert werden. Bei Neuentwicklungen stehen qualitativ hochwertige Daten aus dem Betrieb aber typischerweise erst sp\u00e4t zur Verf\u00fcgung.“ F\u00fcr den Betrieb sei ein \u00dcberwachen und idealerweise automatisches Anpassen von ML-Modellen notwendig, wenn sich Systeme und ihre Umgebungsbedingungen \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndern k\u00f6nnen.<\/p>\n

Hinzu kommen personelle Schwierigkeiten: In der Regel haben \u2013 vor allem mittelst\u00e4ndische \u2013 Betriebe keine eigenen KI-Expert*innen. Gleichzeitig m\u00fcssen Verantwortungstr\u00e4ger*innen wissen, welche KI-Expertise langfristig f\u00fcr den Betrieb KI-basierter Systeme verf\u00fcgbar sein sollte und wie der Entwicklungsprozess und seine Zwischenergebnisse zu bewerten sind.<\/p>\n

Anpassbare Entwicklung durch Checkpoints<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae unterteilt den Entwicklungsprozess in sieben Phasen. Projektteams in Unternehmen m\u00fcssen zun\u00e4chst ein gemeinsames Problemverst\u00e4ndnis schaffen, Ziele und Anforderungen definieren und L\u00f6sungsans\u00e4tze sammeln. Das Produkt wird dann anhand der Anforderungen in Subsysteme unterteilt. Diese sogenannte funktionale Dekomposition ist nicht final, hier beginnt das agile Vorgehen des Modells. Die Entwicklung der einzelnen Komponenten verl\u00e4uft zyklisch, Schritt f\u00fcr Schritt werden die Subsysteme verfeinert und auf ihre Kompatibilit\u00e4t \u00fcberpr\u00fcft. Jeder Durchlauf erh\u00f6ht den Reifegrad des Gesamtsystems.<\/p>\n

Eine wichtige Rolle dabei spielen Checkpoints, wie Hasterok erkl\u00e4rt: „Das Checkpoint-basierte Konzept von PAISE\u00ae erm\u00f6glicht einen flexiblen Entwicklungsprozess. Bei ML-Methoden ist oft ein exploratives Vorgehen n\u00f6tig: Man entwickelt eine ML-Komponente testweise und pr\u00fcft empirisch, ob sie sich f\u00fcr den gew\u00fcnschten Zweck eignet. Andere Subsysteme erfordern ein zielgerichtetes Vorgehen, etwa nach etablierten Methoden des Systems Engineering bei elektronischen Bauteilen. In PAISE\u00ae werden die Einzelsysteme parallel entwickelt, nach jeweils dom\u00e4nenspezifisch geeignetem Vorgehen.“ Die Checkpoints synchronisieren fr\u00fch im Projekt den Entwicklungsstand der Teilsysteme und bewerten deren Zusammenspiel als Gesamtsystem. „Im Gegensatz zu klassischen Meilensteinen werden die Zielvorgaben nicht f\u00fcr alle Checkpoints am Anfang des Projekts fest definiert“, so die Wissenschaftlerin weiter. „Wenn sich zum Beispiel herausstellt, dass eine ML-basierte Methode doch nicht das passende Mittel ist, kann auf statistische Verfahren zur\u00fcckgegriffen werden, deren Eignung im folgenden Checkpoint bewertet wird.“<\/p>\n

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Die sieben Phasen des Vorgehensmodells. (Bild: Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Vier durchgehende Artefakte schaffen Rahmenbedingungen<\/strong><\/h2>\n

Auch die Organisation heterogener Teams profitiert davon: Beteiligte mit unterschiedlichen Kompetenzen kommen regelm\u00e4\u00dfig zusammen und k\u00f6nnen Querschnittsaspekte wie Sicherheits-, Kosten- oder ethische Fragen besprechen. Die Rollenverteilung von PAISE\u00ae definiert dabei phasenspezifische Funktionen und Verantwortlichkeiten.\u00a0<\/p>\n

Neben der Rollenverteilung gibt es drei weitere durchgehende Ergebnisdokumentationen (Artefakte) in PAISE\u00ae: Das Systemmodell beschreibt Abh\u00e4ngigkeiten der Einzelkomponenten; die Dokumentation f\u00fcr externe Pr\u00fcfungen umfasst Aspekte, die f\u00fcr eine \u00dcberpr\u00fcfung durch Dritte wie Beh\u00f6rden erforderlich sind; und die Datendokumentation erfasst Metadaten der verwendeten Daten, wie z. B. ihre Quelle, Qualit\u00e4t, Vorverarbeitungsschritte und Rahmenbedingungen der Datengewinnung.<\/p>\n

„Indem wir systematische Methoden zur Verf\u00fcgung stellen, wollen wir Betriebe und Entwickler*innen dazu ermutigen, KI-Projekte anzugehen. PAISE\u00ae ist dabei ein gro\u00dfer Schritt nach vorne. Es bildet den gesamten Prozess von der Konzeption \u00fcber die Datenbeschaffung bis hin zu Betrieb und Wartung ab und adressiert alle Schwierigkeiten, die sich aus technischer Sicht bei der Umsetzung eines KI-Projekts stellen k\u00f6nnen“, erl\u00e4utert Dr.-Ing. Thomas Usl\u00e4nder, Abteilungsleiter am Fraunhofer IOSB und Projektleiter von CC-KING.<\/p>\n

Ein Whitepaper zu dieser Thematik steht hier zum Download zur Verf\u00fcgung<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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